R语言中矩阵matrix和数据框data.frame的使用详解
更新时间:2021年5月6日 13:50 点击:2319
本文主要介绍了R语言中矩阵matrix和数据框data.frame的一些使用,分享给大家,具体如下:
"一,矩阵matrix" "创建向量" x_1=c(1,2,3) x_1=c(1:3) x_2=1:3 typeof(x_1)==typeof(x_2)#查看目标类型 x_3=seq(1,6,length=3)#将1——6分为3个数 a<-rep(1:3,each=3) #1到3依次重复 c<-rep(1:3,times=3) #1到3重复3次 d<-seq(from=3,to=12,by=3) #3为起点12为终点,步长为3 e<-seq(from=3,to=12,length=3.5) #3为起点,12为终点,个数 "创建矩阵" x_1=matrix(1:10,nrow = 5,ncol = 2,byrow = FALSE,dimnames = list(c('a','b','c','d','e'),c('一','二'))) #data参数输入的为矩阵的元素,不能为空;nrow参数输入的是矩阵的行数,默认为1;ncol参数输入的是矩阵的列数,默认为1; #byrow参数控制矩阵元素的排列方式,TRUE表示按行排列,FALSE表示按列排列,默认为FALSE;dimnames参数输入矩阵的行名和列名,可以不输入,系统默认为NULL。 x_1=matrix(1:10,nrow = 5,ncol = 2,byrow = TRUE,dimnames = list(c('a','b','c','d','e'),c('一','二'))) #byrow = TRUE会使得矩阵元素按照行顺序向下排列 #行列名称 rownames(x_1)#查看行名称 colnames(x_1)#查看列名称 rownames(x_1)=c('A','B','C','D','E')#改变行名称 colnames(x_1)=c('第一','第二')#改变列名称 #矩阵维度 dim(x_1)#查看矩阵维度(行数,列数) dim(x_1)=c(2,5)#改变原矩阵维度 ncol(x_1)#返回列数 nrow(x_1)#返回行数 #元素获取 x_1[8]=0#对第八个元素重新赋值 x_1[1,2] x_1[1,2]=7#对第1行第2列元素重新赋值 x_1[1,] x_1[,2] x_1[,'一'] x_1['a',] x_1[c('a','b'),] x_1[,c('一','二')] x_1[c('b':'d')] "二,Data.Frame" #1.创建数据框 data_=data.frame(a=c(1,2,3,4),b=c('jack','bob','dali','smith'),c=c('boy' ,'girl','girl','boy'),e=c('2010-12-04','2011-03-23','2009-08-09','2010-09-1'))#通过直接输入行列创建数据框 #2.行列操作 names(data_)#查看列名 rownames(data_)#查看行名 names(data_)=c('A','B','C','D')#修改列名 rownames(data_)=data_$B#将B列作为行名 data_$d=c(545,6323,345,454)#添加新列 within(data_,{f=c(12,22,32,42)})#使用within添加新列 #3.访问元素 data_[1,]#查看第一行 data_[,2]#查看第二列 data_[3]#方位第三列 data_[2,3]#访问第二行三列 data_['a']#访问‘a'列 data_[['a']]#访问'a'列 data_[c('a')]#访问‘a'列 data_[c('a','b')]#访问‘a'‘b'列 data_[,c(1:3)]#访问1到3列 data_[c(1:3),c(1:2)]#访问1到3行,1到2列 data_[c(2:dim(data_)[1]),] data_$b with(data_,{print(data_$b)})#使用with函数打开b列 #4.条件访问元素 data_[which(data_$c=='boy')]#选出c列为boy的数据 data_$f=c(234,452,234,657) data_[data_$f>200]#选出f列大于200的数据 subset(data_,data_$c=='boy'&data_$f>200)#选出c为boy且f大于200的数据 #5.基本操作 dim(data_)#查看维度(行,列) typeof(data_) str(data_)#查看各列数据类型 Sys.Date()#获得当前日期 format(Sys.Date(),'%Y-%m')#获得当前年份和月份 as.integer('2')#修改为整数型 toString(4)#修改为字符串 #6.修改数据类型 data_$e=as.Date(data$e) data_$b=as.character(data_$b) data_=data.frame(c('2','3','4')) as.integer(data_[2,1])+as.integer(data_[3,1]) typeof(data_[1,1]) mode(data_) class(data_) #7.删除数据 data_[,-1]#删除第一列 #8.数据框组合拼接 data_1=data.frame(a=c(1,2,3),b=c('一','二','三'),c=c('one','two','three')) data_2=data.frame(a=c(2,3,1),d=c('fjsk','fjs','jslf'),e=c(34,43,23)) data__=merge(data_1,data_2)#按照某一列元素拼接 data_1=data.frame(name=c('hia','ful','bob'),gender=c('boy','girl','girl')) data_2=data.frame(name=c('ds','gui','sds'),gender=c('girl','boy','boy')) data__=rbind(data_1,data_2)#上下拼接 data__=cbind(t(data_1),t(data_2))#左右拼接 #9.删除无效na值 na.omit(data)#将数据框当中拥有无效值NA的那一行全部删除 #10.序列排序 data=data.frame(a=rnorm(30,4,5),b=rnorm(30,2,43),c=rnorm(30,-9,34)) data[order(data$a,decreasing = TRUE),]#将a列数据降序排序 data[order(data$a,data$b,decreasing = TRUE),]#先将a列数据降序排序,再将其中b列数据降序排序
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